Az átlagsebesség-balesetszám összefüggés vizsgálata hazai adatok alapján

Pdf: Az átlagsebesség-balesetszám összefüggés vizsgálata hazai adatok alapján

Bevezetés

A közlekedéspolitika célkitűzései között folyamatosan a legfontosabbak között szerepel a közúti közlekedésbiztonság javítása. A biztonságot befolyásoló számos tényező között az egyik – ha nem a legfontosabb – a közlekedésben résztvevő gépjárművek sebessége. Indokolt tehát a közúti forgalom sebességével és az ezzel összefüggő kérdésekkel részletesen foglalkozni. Az alapvető cél nem a sebességek minden helyen és minden körülmények közötti csökkentése, hanem az, hogy megfeleljenek az adott út jellemzőinek, a forgalom összetételének és a pillanatnyi külső körülményeknek.
A gépjárművek sebességének mérséklése jelentős megtakarítást eredményezne az – egyébként nagyon drága – üzemanyag-fogyasztásban és ez egyáltalán nem volna elhanyagolható a hazai vállalkozások és a gazdaság szempontjából. A közúti forgalom sebességének csökkenése, jelentős balesetiszám-csökkenést és enyhébb kimenetelű baleseteket vonna maga után és ez – becslések szerint – akár 100 milliárdos évi veszteség elmaradását is eredményezhetné a hazai gazdaságban. Napjaink globális célkitűzése az alacsonyabb károsanyag-kibocsátás, amelyet elérhetünk a gépjármű forgalom sebességének csökkentésével is, tehát ebből a szempontból is kívánatos volna az eredményes sebességszabályozás. „Helyi” előnyök is említhetők a globális hatások mellett, nevezetesen a közutak mellett élők általános egészségi állapotát, életminőségét károsan befolyásolják a közúti forgalom negatív hatásai, pl. a sebességgel összefüggő emisszió és zaj. Az önkormányzatok szinte reménytelen küzdelmet folytatnak a közutak átkelési szakaszain kialakuló gépjárműforgalom nagyságának és sebességének mérséklése érdekében. Költséges eszközökkel, tehermentesítő, elkerülő utak építésével próbálkoznak, nem mindig eredményesen. A környezeti körülményeknek megfelelő, vagy a forgalom aktuális jellemzőihez igazodó, dinamikus sebességszabályozás, forgalomcsillapító eszközök alkalmazása költséghatékony módon, sokat segíthetne ezen a helyzeten.
Az elmúlt években kedvezően alakuló közúti közlekedési baleseti mutatók hazánkban is, de a hasonló jellemzőkkel rendelkező országokban is számos kérdést vetettek fel. Az egyik legfontosabb: mi az oka a személysérüléses balesetek, a halálos áldozatok számában bekövetkezett csökkenő tendenciának? Egyes vélekedések szerint az üzemanyag-árak drasztikus növekedése, mások szerint a forgalomnagyság csökkenése, újabb autópálya-szakaszok átadása, körforgalmú csomópontok építése, a biztonságosabb autók, vagy az „objektív felelősség” jogi intézményének bevezetése lehet a kedvező adatok hátterében. A Nilsson által bizonyított összefüggés [1] alapján elsősorban a járművek sebességének csökkenése a javuló tendenciák közvetlen oka, azonban e feltételezés hazai bizonyítására eddig nem került sor. Hazánkban számos helyszínen folyik sebességmérés, ezek közül csak az ADR típusú berendezések által gyűjtött adatok nyújtanak lehetőséget 10 évre visszamenőleg egyéni sebességadatok elemzésére. E cikkben – amely egy hosszabb dolgozat [2] egy részletének kivonata – ezen adatok felhasználásával kerestem az összefüggést a járművek sebessége és a személysérüléses baleseti adatok között.

A rendelkezésre álló adatok felmérése

A 2001 és 2011 közötti években 86 ADR mérőhelyen történt sebességmérés, ezek között 32 olyan helyszín (1. táblázat) volt, ahol legalább 5 évben történt mérés. Ezen mérőhelyek adatainak feldolgozását végeztem el. Az 1. ábra mutatja a mérési helyszíneket, amelyek közül 14 lakott területen kívül (zöld színnel jelölve), 18 pedig lakott területen (sárga jelzés) található.

A mérési helyszínek elhelyezkedése

A kiválasztott mérési keresztmetszetek közül egy autóúton (M2), 13 elsőrendű főúton, 13 másodrendű főúton, 5 pedig összekötő úton helyezkedik el. Az 1. táblázatban e mérőhelyek főbb adatai láthatók. A táblázatban „1” jelzi, ha az adott évből rendelkezésre álltak mérési adatok.

A mért adatok feldolgozása

A keresztmetszeti mérőhelyekről érkezett adatok mennyisége és minősége rendkívül heterogén volt. Általában évente 2-3 hónapban, havonta 1-2 hétig voltak a műszerek rácsatlakoztatva a mérőhurkokra. Előfordult azonban olyan helyszín és olyan év is, amely esetben csaknem minden hónapban volt mérés. Fel kellett ismerni a rosszul működő műszer, vagy detektor által szolgáltatott hibás adatokat.
Az egyes napokon más-más forgalomnagyságot, illetve eltérő sebességadatokat regisztráltam: a 2. ábrán az egyik mérőhely 2004. évi napi átlagsebességei, átlagos követési időközei és átlagos követési távolságai láthatók forgalmi sávonként (irányonként). A vízszintes tengely legalsó sorában a dátum (hónap/nap), a hét napjának megnevezése és a szolgáltatási szint látható. Az átlagsebesség változása mintegy 10 km/óra a legnagyobb átlagsebességű áprilisi vasárnap és legkisebb átlagsebességű augusztusi szerda között. Általában a hét első napjaiban alacsony sebességértékek, a hétvégéken, ünnepnapokon magasak adódtak.

A 2. sz. főút 14+774 kmsz. mérőhely 2004. évi adatai

A hibás adatok kiszűrésére, a hiányzó adatok kompenzálására, a kiugró sebességek finomítására alakítottam ki azt a feldolgozási módszert, amelyet a következőkben a 1108 számú mérőhely (Edelény, 27. sz. főút 9+500 kmsz.) adatainak feldolgozási menetével ismertetek. A választás legfőbb oka az volt, hogy e helyszínről 8 év adatai álltak rendelkezésre.

A járműosztályozás elemzése

A 2. táblázatban látható, hogy a mérőhelyen a járműveket 23 osztályba sorolja a műszer. Az első sorban, „1”-gyel jelölve a személygépkocsik láthatók, ezután a további kategóriájú járművek következnek. A legutolsó, 60-as sor a be nem azonosított járműveket tartalmazza. A mérőhelyek adatainak statisztikai elemzése után megállapítottam, hogy az „1” és „2” járműkategóriák sebességadatai között nincs szignifikáns különbség, ezért a továbbiakban az „1” és „2” kódú járműveket tekintettem személygépkocsinak és csak e járművek elemzésével foglalkoztam. A mérőhelyen 1,883 millió jármű adatait regisztrálták 2001–2011 között (2002, 2005, 2006 és 2007 adatai nem álltak rendelkezésre).

Valamennyi mérési helyszín vizsgálatának kezdetén először egy összesítő adattáblát készítettem. A 3. táblázatban példaképpen a 2011. évben a mérőhurkon áthaladt valamennyi jármű (ez évben csak novemberben és decemberben volt mérés) legfontosabb ismérvei láthatók. A hibás adatok kiszűrését naponként és forgalmi sávonként vizsgáltam a standard normális eloszlástól való eltérés elemzésével (a sebességadatok standard normális eloszlásúak).

A standard normális eloszlástól való legnagyobb eltérések vasárnapi, illetve szombati napokon voltak. A hétvégéken, illetve a munkaszüneti napokon mind a járművek sebessége, illetve annak szórása (természetesen a forgalomnagyság is) jelentős eltéréseket mutatott a munkanapokon tapasztalt jellemzőkhöz képest. Ezért a továbbiakban csak a munkanapokon mért sebességadatokkal dolgoztam.
A 3. táblázat alapján az látható, hogy a napi forgalomnagyság 1835 és 3514 közötti. Ezek az értékek jelentősen eltérnek egymástól, és természetesen e forgalomnagyságok – a fundamentális diagramnak megfelelően – a napi átlagsebességek értékében (48,4 és 46,1 km/óra) is tükröződnek. Tekintettel arra, hogy a mérési helyszínek között volt olyan, ahol évente mindössze 1-1 hét mérési adatai álltak rendelkezésre, rendkívül fontos volt, hogy összehasonlítható, a forgalomnagyságtól független sebességadatokkal dolgozzam.

A követési időközök vizsgálata

A további elemzésekre alkalmas adatok körének meghatározására megvizsgáltam, hogyan lehetne a nagyobb forgalom, illetve más járművek zavaró hatását kiszűrni. Mivel a műszer másodpercre pontosan rögzítette a járművek áthaladási idejét, számítható volt a követési időköz értéke. A követési időköz felhasználásával valamennyi mérőhely adataival végeztem varianciaanalízist. A példahelyszín főbb adatait a 4. és 5. táblázat tartalmazza, amelyben sávonként két összesítő táblázatot láthatunk.

Az 1. sávban az 5 másodperces, a 2. sávban pedig a 4 másodperces követési időköznél nagyobb követési időközökkel érkező járművek átlagsebességei között a követési időköz szempontjából 95%-os szignifikancia-szinten nincs különbség.

Az összes mérési helyszín elemzése alapján az eredmény az volt, hogy átlagosan 5 másodpercnél nagyobb követési időközök esetén már nincs szignifikáns különbség az átlagsebességek között. A további vizsgálatokban tehát már csak azok a járművek szerepelnek, amelyek 5 másodpercnél nagyobb időközzel követik az előttük haladó járművet. A követési időköz, mint korlátozó kritérium alkalmazásával sikerült kiszűrni a torlódások okozta alacsony sebességértékeket, és ily módon a továbbiakban már csak a zavartalanul, ún. szabad sebességgel haladó járműveket vizsgáltam.

Az egyes évekre jellemző értékek meghatározása

A különböző évek közötti egyezőség megállapítására szintén az SPSS programcsomag variancia-analízis (ANOVA) funkcióját használtam. A 6–7. táblázatban látható, hogy az 1. sávban a 2003-2004, illetve 2001a-2003, a 2. sávban pedig 2010-2011, 2001a-2007, illetve 2001a-2003-2004 évek átlagsebességei egyezőséget mutatnak, azonban minden más év esetében 95%-os szignifikancia-szinten különböznek.

A 2001 májusában életbe lépett KRESZ-módosítás miatt a 2001 január–áprilisi sebességadatokat külön kezeltem a 2001 május–decemberi adatoktól, és „2001a”, illetve „2001b” címkével jelöltem meg.

Az utolsó sorban levő érték (Sig.) az egyes csoportokban levő átlagsebességek közötti hasonlóság erősségét jelzi (1,00 a legerősebb).

Az egyes évekre jellemző szabad sebességátlagok az 1. sávra

Az egyes évekre jellemző szabad sebességátlagok a 2. sávra

A 3–4. ábrákon jól látszik, hogy e mérési keresztmetszetben mindkét irányban nőtt a személygépjárművek szabad sebessége 2001-ben a 2001. május 1. és május 1. utáni időszakban. Figyelemre méltó e változás, hiszen a mérési keresztmetszet lakott területen belül található, ahol a 2001. évi KRESZ-módosítás nem változtatta meg az általános sebességkorlátozást. A 6–7. táblázatok mutatják, hogy a 2001-ben tapasztalt növekedés 95%-os megbízhatósági szinten szignifikáns változás. Ezután 2003-ban és 2004-ben stagnáló értékeket (nincs szignifikáns változás) olvashatunk le a táblázatból. 2007-től kezdődően, évről évre statisztikai értelemben is egyértelműen csökkenő tendencia érvényesül a szabad sebességgel haladó személygépkocsik átlagsebességének tekintetében.
További érdekességet rejtenek az 5–6. ábrák, amelyek a vizsgált helyszínen az egyes évekhez tartozó szórásértékeket ábrázolják.

Az egyes évekre jellemző szórások az 1. sávra

Az egyes évekre jellemző szórások a 2. sávra

Különösebb elemzés nélkül is jól látható, hogy 2007-től kezdődően – a korábbi évek stagnálása után – jelentős mértékben csökkent a szórás értéke. (Figyelemre méltó, hogy 2011-ben megfordulni látszik e kedvező trend.) Az elmúlt évek javuló baleseti statisztikája és a sebességek csökkenő szórása között is látható kapcsolat, azaz nemcsak az alacsonyabb sebességek, hanem a homogénebb sebességeloszlás is fontos tényező a baleseti mutatók értékeinek csökkentése szempontjából.

Az átlagsebesség változása az elmúlt években

A 32 mérőhely adatainak az előzőekben bemutatott feldolgozása után, az egyes mérőhelyek sávonkénti és évenkénti szabad sebességátlagainak felhasználásával képeztem az évenkénti átlagsebességeket. A 7. ábrán lakott területi és lakott területen kívüli útszakaszokra, illetve összesítve láthatók 7 év jellemző értékei.

A szabad sebességek átlagának változása 2001-2011 között

A 7. ábrából leolvasható, hogy az elmúlt 4 évben folyamatosan csökkent a szabad sebességgel haladó személygépjárművek átlagsebessége, lakott területen kívül 5,7 km/órával, lakott területen belül pedig 3,2 km/órával.

A sebesség és a balesetek száma közötti összefüggés meghatározása

A személysérüléses balesetek, illetve a közúti közlekedési balesetekben megsérültek számának – az elmúlt években mért – csökkenése és az átlagsebességek változása között feltételezhetően kapcsolat van. E kapcsolat erősségének vizsgálatára a Nilsson modell hazai adaptálása tűnik célszerűnek. Nilsson a következő összefüggést állapította meg a balesetek számának változása és a sebesség változása között [1]:

\[\frac{\text{Balesetek szama utana}}{\text{Balesetek szama elotte}} = (\frac{\text{Sebesseg utana}}{\text{Sebesseg elotte}})^{kitevo}\]

A „kitevő” értéke halálos balesetek esetén 4, halálos és súlyos sérüléses balesetek esetén 3, személysérüléses balesetek esetén pedig 2. Ha a sebesség 80 km/óráról 75 km/órára csökken, az utána/előtte sebesség arány 75/80, azaz 0,94. E hányadost a 4-ik hatványra emelve (0,94)4 =0,77-et kapunk, ami azt jelenti, hogy az egységnyi értékről 0,77-re csökken, ami a halálos balesetek számának 23%-os csökkenését jelenti.
Az általam feldolgozott sebességadatok alapján számított évenkénti átlagsebességeket és személysérüléses balesetszámokat lakott területi utakra a 8. táblázat, lakott területen kívüli utakra pedig a 9. táblázat tartalmazza. Az átlagsebességeket a korábban már ismertetett módon, a szabad sebességgel haladó járművek sebességének átlagolásával képeztem. Az általam kidolgozott módszer biztosította azt, hogy egy adott helyszínen a különböző forgalomnagyság és összetétel melletti, különböző napokon és különböző hónapokban készült évenkénti átlagsebességek összevonhatók és ezért összehasonlíthatók voltak.

E két táblázat alapján kerültek megállapításra az átlagsebesség-változások és balesetszám-változások közötti összefüggések, amelyeket lakott területen az 8. ábra, lakott területen kívül pedig a 9. ábra mutat. A 32 mérési keresztmetszet, a hasonló számú lakott területi és lakott területen kívüli mérőhely, a mérőhelyek térbeli eloszlása, a helyszínenkénti több százezer elemzett sebességadat alapján eredményeim jól reprezentálják a hazai járművek sebességét, évenkénti változásukat. Ennél pontosabb és reprezentatívabb eredményt kaphatnánk, ha valamennyi, sebességmérésre alkalmas mérőállomás adatai elemeznénk, azonban a különböző adatgyűjtési eljárások miatt ez jelenleg komoly nehézségekbe ütközik, de mindenképpen további kutatásra érdemes terület. Új vizsgálati lehetőséget adnak majd a jövőben a GPS alapú sebességrögzítő berendezések.

Az átlagsebesség-balesetszám összefüggése lakott területi utakon

A sebesség-változásra – hasonlóan a Nilsson modellhez – a legérzékenyebben a halálos balesetek száma reagál. Kevésbé változik a halálos és súlyos sérüléses balesetek száma, és legkisebb kitevőjű a személysérüléses balesetekre vonatkozó összefüggés. A 6 függvényből 5 – kivétel a lakott területen kívüli utak személysérüléses balesetek trendvonala – gyakorlatilag az 1-1 pontokon halad át, amely azt mutatja, hogy helyes összefüggéseket kaptam: ha nem változik az átlagsebesség, a balesetek száma sem.

Az átlagsebesség-balesetszám összefüggése lakott területen kívüli utakon

A Nilsson-modell és a számításaim alapján készített modell kitevőit a 10. táblázat tartalmazza. Zárójelben megjelenítettem az Elvik-modellben [3] szereplő kitevőket is.

A lakott területi és lakott területen kívüli kitevőket összehasonlítva a legnagyobb különbség a halálos balesetek esetén adódik: sokkal nagyobb mértékű változást okoz a sebesség változása lakott területen, mint lakott területen belül.
A hazai lakott területi, halálos balesetek számára vonatkozó összefüggés sokkal nagyobb kitevővel, azaz sokkal nagyobb meredekségű függvénnyel jellemezhető, mint a Nilsson és Elvik által megállapított. A 8. ábrából leolvasható, hogy 5%-os átlagsebesség-csökkenés 64%-ra, azaz 36%-kal csökkenti a halálos balesetek számát.
A külföldi eredményektől való eltérésnek több oka lehet:

• A közúti közlekedési balesetek száma az elmúlt években sokkal kedvezőbben alakult, mint más országokban – 2012-ben hazánk kapta a közlekedésbiztonsági PIN-díjat, mert ez évben a legtöbbet tette a közúti közlekedés biztonságának javítása, s a halálos áldozatok számának csökkentése érdekében – ezen belül is jelentősebb csökkentést regisztráltunk a lakott területi útszakaszokon.
• Lakott területen belül a szabad sebességek átlagai magasabbak, mint a valamennyi jármű sebességadatából számolt átlagsebességek, hiszen a csomópontok közelsége, a jelzőlámpák száma e szakaszokon okoz torlódásokat.
• A külföldi modellekben számos országból származó aggregált adatot vettek figyelembe. Nem ismert a sebességadatok forrása, az átlagok előállításának módja, és az sem, hogy mekkora területet jellemeznek az értékek. Előfordulhatott, hogy az egyes országokra jellemző sebesség-balesetszám összefüggéseket leíró pontok kiolthatták egymást.

Vizsgálataim alapján, az általam meghatározott összefüggések szoros korrelációt mutatnak a szabad sebességek átlagának változása és a személysérüléses balesetek száma között.

Felhasznált irodalom

Nilsson, G.: Traffic safety dimensions and Power model to describe the effect of speed on safety, doctoril thesis, Lund, 2004

Mocsári, T.: A gépjárművek sebességének hatása a közúti közlekedés biztonságára, doktori értekezés, Széchenyi István Egyetem, Műszaki Tudományi Kar, Győr, 2012

Elvik, R.: The Power model of the relationsip between speed and road safety, TOI report 1034/2009, 2009